度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时，添加“--driver-memory

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度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时，添加“--driver-memory

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r内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_DRIVER_MEMORY”配置项设置为合适大小。

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提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 问题背景与现象 运行内存超限导致提交Spark任务失败。 原因分析 在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application

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Executor个数 用于设置Spark作业申请的Executor的数量。 driver CPU核数 用于设置driver CPU核数。 driver内存 用于设置driver内存大小，通常建议即driver CPU核数：driver内存=1：4。 完成作业的参数配置后，单击Spark作业编辑页面右上方“执行”，提交作业。

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memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置：spark.driver.memoryOverhead 解决步骤 使用新版本参数设置executor的overhead内存： spark.executor.memoryOverhead=4096

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，至少1M，设置成0表示不限制。如果总量超过该限制，工作任务会中止。限制值设置过高可能会引起驱动程序的内存不足错误（取决于spark.driver.memory和JVM的对象内存开销）。设置合理的限制可以避免驱动程序出现内存不足的错误。 1G spark.driver.host

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，至少1M，设置成0表示不限制。如果总量超过该限制，工作任务会中止。限制值设置过高可能会引起驱动程序的内存不足错误（取决于spark.driver.memory和JVM的对象内存开销）。设置合理的限制可以避免驱动程序出现内存不足的错误。 1G spark.driver.host

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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在代码中配置“spark.default.parallelism”设置并行度，优先级次之。 val conf = new SparkConf() conf.set("spark.default.parallelism", 24) 在“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults

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灵活的使用，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Spark服务配置中修改。在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

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灵活的使用，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Spark服务配置中修改。在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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ity spark.yarn.dist.innerfiles 配置YARN模式下Spark内部需要上传到HDFS的文件。 /Spark_path/spark/conf/s3p.file,/Spark_path/spark/conf/locals3.jceks Spark_path为Spark客户端的安装路径。

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配置YARN模式下Spark内部需要上传到HDFS的文件。 /Spark_path/spark/conf/s3p.file,/Spark_path/spark/conf/locals3.jceks Spark_path为Spark客户端的安装路径。 spark.sql.bigdata

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以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JD BCS erver driver端内存10G，executor端每个核心分配3G内存。 true：使用该功能 false: 不使用该功能 false spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.

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以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JDB CS erver driver端内存10G，executor端每个核心分配3G内存。 true：使用该功能 false: 不使用该功能 false spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.

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MORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果对核数有要求，可以搜索并修改spark.driver.cores和spark.executor.cores的核数取值。 Spark依赖内存做计算，如

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0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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默认值 描述 spark.driver.memory 4G 指定用于driver端进程的内存，其中SparkContext已初始化。 说明： 在客户端模式下，不要使用SparkConf在应用程序中设置该参数，因为驱动程序JVM已经启动。要配置该参数，请在--driver-memory命令行选项或默认属性文件中进行配置。

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